Podążając za głównym twierdzeniem ewangelisty Google Analytics Avinasha Kaushika: “Segmentuj albo giń” podczas analizy danych ze strony powinniśmy dążyć do wyciągania wniosków dotyczących segmentów użytkowników.

Google Analytics w celu usprawnienia analiz do panelu dołączył raport: Analiza kohortowa. Struktura raportu będzie w przyszłości rozwijana poprzez dodanie kolejnych typów kohort (obecnie jest jeden typ – data pozyskania).

Zacznijmy jednak od wyjaśnienia, czym jest kohorta. Kohorta jest to termin pochodzącym ze statystyki, który w odniesieniu do Google Analytics oznacza grupy użytkowników, które zostały wydzielone z całego ruchu na stronie na podstawie wspólnej cechy. Obecnie tą cechą jest data pozyskania użytkownika.

Ten raport powinien być wykorzystywany przez osoby analizujące sprzedaż e-commerce – dzięki czemu można poznać “model” zakupowy użytkowników, jak również osoby, które analizują “konsumpcję” treści na blogu czy portalu.

Jak zbudowany jest raport

Panel raportu składa się z 3 obszarów:

analiza kohortowa

Konstrukcja raportu analizy kohortowej

 

1. Obszar do konfiguracji raportu

2. Wykresu liniowego przedstawiającego rozkład wybranej metryki w czasie

3. Tabeli ze szczegółowymi danymi

Konfigurując raport możemy wybrać typ kohorty. Obecnie dostępnym typem jest wyłącznie data pozyskania, aczkolwiek fakt, że jest to opcja przedstawiona w rozwijalnym menu, może sugerować, że w przyszłości będzie ich więcej.

Wielkość kohorty określa z jakiego okresu czasu użytkownicy mają zostać zaliczeni do określonej kohorty. Może być to dzień, tydzień lub miesiąc – otrzymamy zatem grupy użytkowników, którzy zostali pozyskani w tym samym dniu, tygodniu lub miesiącu.

Natomiast, dane to metryki, które chcemy analizować na przestrzeni czasu dla poszczególnych segmentów użytkowników. Dzięki nim możemy ocenić zarówno sprzedaż e-commerce, jak również zaangażowanie użytkownika w naszą stronę (w przypadku publikacji treści).

Ostatnią konfiguracją jest zakres dat – określa jak długi odcinek czasu ma zostać poddany analizie. Mamy do wyboru zakres od 1 tygodnia do 3 miesięcy.

Konfigurując raport należy mieć na uwadze, specyfikę projektu

Dzięki podzieleniu użytkowników na podstawie daty pozyskania, możemy określić w jaki sposób rozkłada się nasza korzyść w czasie. Warto jednak pamiętać, że analiza powinna być dostosowana do specyfiki każdego biznesu. Przykładowo, jeśli  analizujemy sprzedaż drogich produktów (zwykle kupno jest rozłożone w dłuższym okresie czasu) ustalenie zakresu dat analizy na 7 dni będzie nieadekwatne – należy wydłużyć ten zakres. Odwrotna sytuacja będzie miała miejsce jeśli zajmujemy się mikrosprzedażami lub sprzedajemy dobra codziennego użytku.

Jeśli zależy nam na analizie “konsumpcji treści” na blogu, możemy sięgnąć po analizę kohortową w oparciu o:

  • Czas trwania sesji na użytkownika
  • Odsłony na użytkownika
  • Zatrzymanie użytkowników
  • Sesje na użytkownika

 

Warto zwrócić uwagę na możliwość wybrania  analizy w oparciu o realizacje celu, jednakże jest to ograniczona użyteczność raportu, ponieważ otrzymujemy dane zagregowane dotyczące realizacji WSZYSTKICH celów. Nie mamy jednak możliwości wglądu  dane dotyczące poszczególnych celów.

Funkcja analizy kohortowej udostępniona jest wyłącznie użytkownikom, którzy używają Universal Analytics. Raport możemy znaleźć w zakładce: Odbiorcy.

Paweł Sądaj

Szef wszystkich szefów. Na jego głowie leży zarządzanie "kreatywnym zamieszaniem" jakim jest Netim. Optymalizacja czasu pracy i nadanie priorytetów zadaniom to główna idea przyświecająca Pawłowi. Z zamiłowania piłkarz.